談到人工智能，過(guò)去的一年是建設(shè)性進(jìn)步的一年，而不是浮華浮華的一年。蛋白質(zhì)建模、循環(huán)利用和藥物發(fā)現(xiàn)的進(jìn)展。

這句話出自兩位領(lǐng)先的風(fēng)險(xiǎn)投資家，Air Street Capital的Nathan Benaich和Plural的Ian Hogarth，他們發(fā)布了對(duì)AI狀況的年度總結(jié)，觀察到盡管人工智能風(fēng)險(xiǎn)投資在2022年下降，但新興智能應(yīng)用領(lǐng)域的工作令人印象深刻。

例如，Alphabet的AI子公司DeepMind現(xiàn)在正在為新興科學(xué)和農(nóng)業(yè)研究提供大大增強(qiáng)的蛋白質(zhì)模型。“該公司現(xiàn)在已經(jīng)部署了該系統(tǒng)來(lái)預(yù)測(cè)來(lái)自植物、細(xì)菌、動(dòng)物和其他生物體的2億種已知蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)，”Benaich和Hogarth報(bào)告說(shuō)。“這項(xiàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的從藥物發(fā)現(xiàn)到基礎(chǔ)科學(xué)的下游突破的程度將需要幾年時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。”DeepMind的AlphaFold DB于2022年7月首次發(fā)布，其中包含一百萬(wàn)個(gè)預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

DeepMind的方法不僅有助于加快該領(lǐng)域的研究，還促進(jìn)了基于矩陣乘法的技術(shù)，即人工智能、成像，以及基本上發(fā)生在我們手機(jī)上的一切，”他們補(bǔ)充說(shuō)。

風(fēng)投還報(bào)告稱，主要的人工智能藥物研發(fā)公司擁有18個(gè)臨床資產(chǎn)，第一個(gè)CE標(biāo)志被授予自主醫(yī)學(xué)成像診斷。

風(fēng)險(xiǎn)投資公司報(bào)告說(shuō)，塑料回收也取得了進(jìn)展。德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工程酶“能夠降解PET，這是一種占全球固體廢物12%的塑料。這種稱為FAST PETase的PET水解酶比現(xiàn)有的水解酶對(duì)不同的溫度和pH水平更穩(wěn)健。FAST PETase能夠在一周內(nèi)幾乎完全降解51種不同的產(chǎn)品。他們還表明，他們可以從FAST PETase降解中回收的單體重新合成PET，這可能為工業(yè)規(guī)模的閉環(huán)PET回收開(kāi)辟道路。”

此外，Benaich和Hogarth報(bào)告了以下開(kāi)發(fā)進(jìn)展：

“用于代碼研究的最新AI被大型科技公司和初創(chuàng)公司迅速轉(zhuǎn)化為商業(yè)開(kāi)發(fā)工具。

擴(kuò)散模型以令人印象深刻的文本到圖像生成能力席卷了計(jì)算機(jī)視覺(jué)世界。

人工智能攻擊更多的科學(xué)問(wèn)題，從塑料回收、核聚變反應(yīng)堆控制和天然產(chǎn)物發(fā)現(xiàn)。

縮放定律重新關(guān)注數(shù)據(jù)：也許模型比例并不是您所需要的全部。朝著單一模型的方向發(fā)展以統(tǒng)治它們。

社區(qū)驅(qū)動(dòng)的大型模型開(kāi)源以極快的速度發(fā)生，使集體能夠與大型實(shí)驗(yàn)室競(jìng)爭(zhēng)。

受神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)，人工智能研究在其方法上開(kāi)始看起來(lái)像認(rèn)知科學(xué)。”

AI系統(tǒng)背后的領(lǐng)先硬件平臺(tái)NVIDIA也見(jiàn)證了其處理器尺寸和功率的顯著增長(zhǎng)。NVIDIA的2021財(cái)年數(shù)據(jù)中心收入為106億美元，在2021年第四季度，他們確認(rèn)了32.6億美元，“按年計(jì)算，這高于三大AI半導(dǎo)體初創(chuàng)公司的總估值，”Benaich和Hogarth表示。“NVIDIA在其平臺(tái)上擁有超過(guò)300萬(wàn)開(kāi)發(fā)人員，該公司最新一代H100芯片預(yù)計(jì)將提供比A100高9倍的訓(xùn)練性能。”